El CTR por posición es el porcentaje de clics que recibe un resultado según el lugar donde aparece en Google, y si hoy le preguntas al buscador cuánto es, el resumen de IA te contesta muy seguro: entre 25% y 35% para el primer lugar, 15% a 20% para el segundo y menos de 5% de ahí para abajo. Esa tabla sale de un blog de agencia que no explica de dónde la sacó, y es la que termina en muchos reportes de SEO como "lo esperable".
Así que fuimos a ver qué pasa en cuentas reales. Revisamos Search Console de 153 sitios de empresas en EE.UU. y Latinoamérica, del 4 al 31 de octubre de 2026, solo con búsquedas sin marca: en la mediana, el primer lugar tuvo un CTR de 5,2% y el quinto, 0,8%.
Mi lectura es que la curva de CTR que ve un sitio típico sin marca es varias veces más baja que las tablas que circulan, y que lo que se movió en 2026 fue la mitad de la página (las posiciones 4 a 10), mientras el top 3 se mantuvo.
¿Qué es el CTR por posición?
El CTR (click through rate, o porcentaje de clics) es la división entre clics e impresiones. El CTR por posición separa ese cálculo según el lugar que ocupa tu resultado: cuánto se lleva, en promedio, uno que aparece primero, segundo o décimo.
Si dibujas esos números en un gráfico te queda la curva de CTR, que siempre baja hacia la derecha (cuanto más abajo apareces, menos te eligen).
Un detalle importante: en Search Console la posición es la posición promedio de cada consulta en el período. Una búsqueda "en posición 1" puede mezclar días en el primer lugar y días en el segundo, y una página puede salir tercera para una consulta y cuadragésima para otra. Por eso la curva se arma por consulta y no por página.
Si la fórmula te suena lejana, en qué es el CTR está lo básico, y la calculadora de CTR hace la cuenta por ti.
¿Cuál es el CTR por posición en Google hoy?
Esta es la curva de octubre en búsquedas sin marca, con la mediana por sitio. Al lado va mayo, para comparar la misma posición en dos momentos del año:
| Posición | Sitios | CTR octubre 2026 | CTR mayo 2026 | Razón oct/mayo | Bajó en |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 150 | 5,2% (p25 2,1%, p75 14,2%) | 4,7% | 1,10 | 43% |
| 2 | 149 | 3,0% | 3,1% | 1,02 | 48% |
| 3 | 153 | 1,8% | 1,7% | 0,93 | 53% |
| 4 | 152 | 1,3% | 1,3% | 0,89 | 61% |
| 5 | 153 | 0,8% | 1,1% | 0,87 | 62% |
| 6 | 152 | 0,6% | 0,8% | 0,87 | 58% |
| 7 | 150 | 0,4% | 0,5% | 0,92 | 55% |
| 8 | 151 | 0,3% | 0,4% | 0,77 | 62% |
| 9 | 149 | 0,3% | 0,3% | 0,81 | 60% |
| 10 | 146 | 0,25% | 0,28% | 0,91 | 56% |
| 11 a 20 | 152 | 0,25% | 0,25% | 1,09 | 43% |
| Top 3 agrupado | 153 | 3,1% | 3,3% | 0,98 | 51% |
| 4 a 10 agrupado | 153 | 0,57% | 0,63% | 0,95 | 53% |
La última columna es el porcentaje de sitios donde el CTR de esa posición bajó entre mayo y octubre.
Lo primero que salta es la distancia: dentro de un mismo dominio, el lugar 1 tuvo 5,6 veces el CTR del lugar 5 (mediana; p25 2,7, p75 10,4, en 149 sitios). O sea, pasar del quinto al primero en una consulta sin marca multiplica sus clics por algo entre tres y diez.
Lo segundo es el rango. En el primer lugar, un cuarto de las cuentas estuvo bajo 2,1% y otro cuarto sobre 14,2%. Con esa dispersión, un promedio de la industria dice poco de tu caso, y por eso al final está cómo sacar tu propia curva.
¿Por qué tu CTR es más bajo que las tablas que circulan?
Porque esas tablas suelen medir otra cosa. Hay cuatro diferencias de método que explican casi toda la brecha.
La primera es la marca. Cuando alguien busca tu nombre ya decidió a quién quiere ir, así que el CTR de esas consultas es mucho más alto. En la muestra, el 28% de los clics totales vino de búsquedas de marca (mediana; 26% en EE.UU. y 37% en Latam).
Una tabla que no separa ese tráfico mezcla dos comportamientos muy distintos. En mis benchmarks de CTR por posición en Chile, que lo incluyen y ponderan por impresiones, el primer lugar llega a 18,86%, y en Perú, 20,74%. Esos números y el 5,2% de esta curva son correctos para lo que mide cada uno, y cuánto pesa cada parte lo medimos en 131 sitios.
La segunda es cómo se promedia. Si sumas clics e impresiones de todas las cuentas juntas, las más grandes empujan el resultado: con los mismos datos, ese promedio agrupado da 9,8% en el primer lugar, casi el doble de la mediana de 5,2%.
La mediana describe al sitio del medio. El promedio agrupado describe a los que tienen más tráfico.
La tercera es la posición promedio y la cola larga. Search Console incluye miles de consultas largas con pocas impresiones, y muchas salen primeras para un resultado que nadie esperaba ver ahí. Los estudios más citados (como el de Advanced Web Ranking, que publica promedios por posición cada trimestre, o la cifra de 27,6% para el primer resultado que cita Backlinko) no publican la mediana por sitio sin marca, así que sus tablas no son comparables directo con esta curva.
Cuánto pesan esas consultas largas en tu cuenta lo medimos en palabras clave long tail.
La cuarta son los resúmenes de IA. Los enlaces dentro de los AI Overviews comparten la posición del bloque, y los del Modo IA van dentro de la búsqueda web, así que ese tráfico (y la falta de él) queda mezclado en la misma curva.
Ahrefs estimó que en consultas con AI Overview el CTR del primer resultado fue 34,5% más bajo que el esperado sin el resumen, con un 2,6% en el lugar 1 (escritorio, marzo de 2025). Es otra muestra, pero apunta para el mismo lado. Cómo aparecer dentro de ese bloque está en SEO para AI Overviews.
Un ejemplo casero: la calculadora de mi sitio tuvo 1.818 impresiones en los últimos 90 días, con posición promedio 9,7, y recibió 3 clics. Eso da 0,17% (sí, la herramienta que calcula el CTR tiene uno bastante triste), algo bajo el 0,25% del lugar 10 en esta curva.
¿Cambió el CTR por posición en 2026?
Comparamos octubre con mayo de 2026, a igual posición y dentro de cada dominio, y miramos en qué porcentaje de las cuentas bajó el CTR. En el top 3 casi no hubo cambio, y en la mitad de la página bastante.
En el top 3 agrupado la razón fue 0,98 y la baja se dio en el 51% de los sitios, un empate técnico. El primer lugar incluso subió en la mediana (razón 1,10, con baja en solo 43%).
En cambio, en cada posición del 4 al 10 el CTR bajó en más de la mitad de las cuentas, entre 55% y 62%. La posición 8 fue la que más cayó, con una razón de 0,77.
En Latinoamérica el patrón fue más marcado. En las posiciones 4 a 10, el CTR bajó en el 67% de los 27 sitios de la región (cambio mediano de -10%), contra el 48% de los 90 de EE.UU. (cambio mediano de +5%).
En las posiciones 5 a 9, la baja en Latam llegó a entre 64% y 81% de los dominios. Al mismo tiempo, el primer lugar en Latam tuvo un CTR de 8,6% en octubre, frente a 5,2% en EE.UU.
Dos cuidados. Esto es una comparación, sin causa probada: mayo y octubre tienen estacionalidad distinta, y si a mayo le quedaba algo del error de impresiones de Search Console, su CTR estaría subestimado (eso jugaría en contra de la baja que vemos). Y la diferencia entre Latam y EE.UU. puede venir de la mezcla de industrias o de cómo llegaron los AI Overviews y el Modo IA a cada país, cosa que estos datos no permiten separar.
¿De dónde salen los clics?
En octubre, en la mediana por sitio y sin marca, el top 3 tuvo el 14% de las impresiones y el 46% de los clics.
Las posiciones 4 a 10 tuvieron el 58% de la visibilidad y el 43% del tráfico, y de la posición 11 para abajo, el 22% de lo que se mostró y apenas el 5% de lo que se visitó (cada tramo es una mediana separada, por eso no suman 100).
Leído de otra forma: la mayor parte de tu visibilidad sin marca vive en la mitad de la página de resultados, que es justo el tramo donde el CTR bajó en más cuentas este año. Si tu tráfico orgánico sin marca cae y tus posiciones están quietas, parte de la respuesta puede estar ahí.
¿Qué es un buen CTR orgánico?
Depende de la posición, de la marca y del tipo de búsqueda, así que la pregunta útil es si tu CTR está bien para el lugar donde apareces. Con esta curva, un 3% en el segundo lugar sin marca es la mediana, y un 1% en el sexto está por sobre ella.
A nivel de sitio completo, mezclando todas las posiciones, Ahrefs en Español publicó en julio de 2026 que un buen CTR orgánico suele estar entre 1% y 2%. Mi web tuvo 0,42% en los últimos 90 días, con posición promedio 15, lo que calza con un sitio que aparece mucho en la segunda página de Google.
Ojo con un efecto que confunde harto: cuando empiezas a aparecer en más búsquedas (más contenido, palabras clave nuevas en posiciones bajas), las impresiones suben más rápido que los clics y el CTR total baja. Eso puede ser una buena noticia, y por eso esta métrica siempre se compara a igual posición.
¿Qué mueve el CTR en cada posición?
Los factores que repiten todas las guías son reales, aunque mueven menos que la mezcla de consultas:
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El título y la meta description: son tu vitrina en Google. Un título que responde la intención de búsqueda le gana a uno escrito solo para la palabra clave (en título SEO está cómo medir cada cambio).
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Los datos enriquecidos: estrellas, precios o preguntas ocupan más espacio y suben el CTR cuando aplican.
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Los anuncios: cuando hay cuatro de Google Ads arriba, el primer resultado orgánico queda más abajo en la pantalla y recibe menos clics.
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Los resúmenes de IA y otros módulos: mapas, videos, el bloque de preguntas y los AI Overviews se llevan parte de la atención antes del primer enlace azul.
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La intención: en una consulta informacional la persona compara; en una de navegación, va directo.
Mi recomendación es revisar primero las consultas con muchas impresiones en las posiciones 4 a 10 y CTR bajo su mediana. Ahí un mejor título tiene más espacio para mover el tráfico que en el primer lugar, donde la curva ya está alta.
¿Cómo calcular la curva de CTR de tu sitio en Search Console?
Es la misma medición del estudio, aplicada a un solo dominio. Se puede hacer con la API, con la extensión Search Analytics for Sheets o con Looker Studio (el antiguo Data Studio), y termina en una tabla dinámica de Google Sheets:
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Descarga 28 días de búsqueda web por consulta, con clics, impresiones y posición. La interfaz corta en 1.000 filas, así que en un sitio grande conviene la API o la extensión.
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Separa las búsquedas de marca con una expresión regular que incluya tu nombre, sus variantes y los errores de tipeo más comunes. Si te faltan variantes, el primer lugar sale inflado.
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Redondea la posición promedio de cada consulta al entero más cercano (1 a 10, y agrupa 11 a 20).
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Arma la tabla dinámica con la posición en las filas y la suma de clics y de impresiones en los valores, y calcula el CTR como la división de esas dos sumas. No promedies los porcentajes de cada consulta, porque una con 10 apariciones pesaría lo mismo que una con 10.000.
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Descarta las posiciones con menos de 100 impresiones en el período: con tan pocos datos, el número cambia con un par de visitas.
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Repite para otro mes y compara a igual posición. Elige meses posteriores a septiembre de 2025 y a abril de 2026 para no cruzar los cambios en cómo se cuentan las apariciones.
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Si tienes secciones muy distintas (blog, categorías, fichas de producto), saca una curva por sección, porque los sitelinks y las consultas con mapa o carrusel pueden mover mucho el CTR de una de ellas.
Con eso tienes una curva propia para comparar contra la de 153 sitios, y un número bastante más útil para tu estrategia que cualquier promedio de la industria.
Metodología y límites del estudio
Usamos Search Console (búsqueda web) de sitios de empresas en EE.UU. y Latinoamérica a los que tengo acceso. De 357 propiedades descartamos las no verificadas y las de subcarpeta, y dejamos una por dominio: 229 candidatos.
Con criterios fijados antes de mirar resultados (1.000 o más impresiones y 100 o más clics sin marca en cada período) quedaron 153. El período principal fue del 4 al 31 de octubre de 2026 y la comparación, del 3 al 30 de mayo, ambos de 28 días y posteriores a los cambios en el conteo de impresiones.
Por sitio y período bajamos hasta 25.000 consultas. Excluimos como marca las que contienen el nombre del dominio (sin espacios ni guiones). La posición es la posición promedio redondeada, y el CTR por posición se calculó como clics divididos por impresiones, solo con 100 o más impresiones en esa posición en los dos períodos.
Publicamos medianas por sitio con p25 y p75. El cambio es la mediana de la razón octubre/mayo y el porcentaje de cuentas donde bajó. El país es el que más clics aporta en octubre (EE.UU. 90, Latam 27, otros 36).
Los límites: es una muestra de conveniencia, con mayoría de EE.UU., que no representa a toda la web. La posición redondeada mezcla días en lugares vecinos y las consultas anónimas no aparecen. En 59 dominios grandes el tope de 25.000 consultas deja fuera parte de la cola larga, aunque sin ellos (90 sitios) el patrón se repite: top 3 estable y el quinto lugar con baja en el 61%.
El filtro por dominio deja pasar marcas madre y productos con otro nombre, y los enlaces de AI Overviews y Modo IA no se pueden separar. El corte de Latam (27 sitios) supera el mínimo de 20 pero es chico. Y todo esto es una comparación, sin causalidad probada.
Qué haría yo con estos datos
Si tuviera una tarde, sacaría mi curva de CTR sin marca con los pasos de arriba y la pondría al lado de la de 153 sitios.
Después buscaría las consultas con más impresiones en las posiciones 4 a 10 y CTR bajo la mediana de su lugar, y partiría por los títulos de esas páginas.
Y para priorizar contenido nuevo, usaría el CTR real del lugar que es razonable alcanzar en vez del 30% de las tablas, porque eso cambia bastante cuánto tráfico vale cada palabra clave. Todo se puede calcular gratis, antes de pedir presupuesto para el plan SEO del próximo año.